多触点营销是一门广泛的学科，包括多种方法和模型。要知道哪种模式适合您的业务需求，取决于您想如何处理输出结果。
This article explains the fundamentals of multi-touch attribution, highlights the differences in available methods and models, and helps you choose the right model for your business.
什么是多点触控归因？
Multi-touch attribution is a marketing effectiveness measurement technique that takes all of the touchpoints on the consumer journey into consideration and assigns fractional credit to each so that a marketer can see how much influence each channel has on a sale.
多触点归因法提供了一种更复杂的方法，可替代传统的、基于规则的归因法，如首次和最后一次触点归因法，后者将所有功劳归于消费者通过购买、下载或任何其他活动进行转化之前的第一个或最后一个营销触点。
通过任意应用规则，这些方法无法准确衡量消费者旅程中每个接触点的贡献，从而导致营销人员根据有偏差的数据做出决策。
Multi-touch attribution eliminates biases by algorithmically allocating credit to every element of every touchpoint in the consumer journey, across marketing and advertising channels and tactics, according to its influence on driving a conversion event.
By leveraging individual, user-level data across addressable channels, such as direct mail, online display and paid search, multi-touch attribution calculates and assigns credit for a key performance indicator (KPI) event to the marketing touchpoints that influenced a desired business outcome.
这些对过去绩效的深入了解还可用于为未来以及已在进行中的营销活动提供更高效、更有效的规划和优化决策信息。
选择多触点归因模型
有许多不同类型的多点触控归因模型，每种模型的复杂程度也大不相同。
基于规则的方法是主观的，因为它们依赖营销人员来定义如何将信用分配到消费者旅程中的一个或多个点的规则。
相对而言，算法方法使用客观的统计建模和机器学习技术。算法模型的输出结果可用于预测结果，帮助营销人员规划或优化未来的营销工作。
但是，即使是算法模型，其复杂程度和预测粒度也各不相同。
No matter the method, all multi-touch attribution models help marketers determine the impact of their marketing investments at granular levels by assigning credit for a KPI event (e.g., conversion, lead, etc.) to one or more touchpoints.
以下是几种常见归因模型的概述：
基于规则的单次触摸归因
最后接触：在最后接触模型中，消费者旅程中的最后一个接触点将获得 KPI 事件的 100% 归因。由于其作为默认营销测量方法的历史，营销人员通常将此模型作为比较其他多接触归因模型的基准。
首次接触：在首次接触模式中，消费者旅程中的第一个接触点将获得 KPI 事件的 100% 信贷。营销人员通常使用这种模式来衡量旨在通过首次接触新消费者来提高知名度的营销工作。
基于规则的多点触控归因
平均加权：在平均加权模型（也称为线性模型）中，消费者旅程中的所有接触点在 KPI 事件中都获得相同的权重。营销人员通常使用这种模式来衡量考虑周期较长的营销活动，因此在整个消费者旅程中多次强化信息非常重要。对于刚刚接触多触点归因且对跨渠道的典型消费者旅程缺乏了解的营销人员来说，这也是一个很好的起点。
基于位置：在基于位置的模式（也称为浴缸模式或 U 型模式）中，消费者旅程中的第一个和最后一个接触点比中间的接触点获得更高的信用比例。当营销人员希望 "开启者 "和 "接近者 "接触点比消费者旅程中间的 "支持者 "接触点更受青睐时，通常会使用这种模式。
时间衰减：在时间衰减模型中，信用百分比在消费者旅程的最后一个接触点之前逐渐增加。营销人员通常使用这种模式来衡量考虑周期较短的营销活动，如促销活动。
多触点归因算法
分数归因：分数归因利用机器学习来计算特定成功指标的分数，并将分数分配给消费者旅程中具有影响力的营销接触点和维度（营销活动、投放、出版商、创意、报价等），为未来的营销支出分配提供信息。
营销人员不仅可以了解渠道和子渠道层面的最佳预算分配，还可以了解关键字、投放和创意等最细化的层面。模型每天都会重建，因此营销人员可以在营销活动还在进行时就做出优化决策。
增量归因：增量是衡量广告费用对转化率的提升作用。增量不仅是确定预算分配位置的最佳方法，也是确定预算分配额度的最佳方法。
营销人员可以确定哪些营销活动、创意和投放效果最好，以及是否应该对其进行投资。增量法还考虑了其他因素，如已有的品牌知名度和人口统计因素，而分数归因法则不考虑这些因素。
哪种型号最适合您？
在营销人员越来越多地对结果负责的时候，这些模式中的任何一种都比孤立的渠道测量或根本没有测量要好。这些方法能让你深入了解消费者的旅程，而这是你以前所不具备的。
最终，决定哪种多触点归因解决方案适合您，取决于您的目标、业务要求以及您希望如何利用输出来提高营销效果。
Learn more about Nielsen helps you continuously track, measure and optimize your marketing tactics.
下载 this ebook to learn more about attribution.
